Cокращение сверхнормативного простоя локомотивов с помощью компьютерного зрения

Компания/Заказчик:
ОАО «Российские железные дороги»
Консалтер/Интегратор:
ВизорЛабс
География:
РФ
Период проекта:
Проект начат в 2021 году, реализация с июня 2022 по апрель 2023
Отрасли:
Транспорт, перевозки, логистика, склад
Области управления бизнеса:
эксплуатация, управление инфраструктурой
Решаемые бизнес-задачи:
Техническое обслуживание, Техническое обслуживание подвижного состава
Идеологические платформы и тренды:
Индустрия 4.0, Компьютерное зрение, Машинное обучение
Источник изображения:
Photo by Kathy on Unsplash
Исходная проблема, вызов, идея

По итогам 2021 года в депо Анисовка был зафиксирован самый большой сверхнормативный простой локомотивов. По инициативе РЖД в том же году был начат пилотный проект «Отработка технологий маркировки, интернета вещей, машинного зрения и мобильных рабочих мест для автоматического формирования технологических операций с железнодорожным подвижным составом», а депо Анисовка было выбрано в качестве тестовой площадки.

Ключевые задачи проекта – сокращение сверхнормативного простоя локомотивов и систематизация информации, полученной от автоматических источников данных. Для этого необходимо организовать автоматическое формирование технологических операций с тяговым подвижным составом, а также автоматический контроль полноты и качества выполнения цикловых работ ТО-2, их начала и окончания.

Описание кейса

Основная идея проекта заключалась в использовании технологии видеоаналитики, которая при помощи камер позволяет фиксировать время нахождения локомотива на площадке, отслеживать выполнение обязательных операций и их продолжительность, производить подсчет персонала и формировать отчет о прохождении ТО и передавать его в информационную систему РЖД.

В рамках проекта в здании по техническому обслуживанию локомотивов были размещены видеокамеры и проложены каналы для передачи данных. Процесс обработки видеопотока производится на виртуальном сервере с помощью технологий VizorLabs.

В случае выявления программными средствами сверхнормативного простоя локомотива на путях депо или при техническом обслуживании, а также некачественного выполнения ТО-2 информация будет сразу передаваться в центры управления линейного, территориального и регионального уровней для оперативного реагирования и принятия мер для сокращения простоя.

С помощью VizorLabs там были отработаны технологии маркировки, интернета вещей, машинного зрения и мобильных рабочих мест для автоматического формирования технологических операций с железнодорожным подвижным составом.

Результат

Снизился простой локомотивов на станции и в депо на 15% и 10% соответственно. Ежесуточно высвободилось 18 локомотивов. За счёт дополнительных грузоперевозок доход дороги увеличился на 94 млн рублей. Подготовлено заключение о готовности тягового подвижного состава к эксплуатации после проведённых на ПТОЛ операций. Завершённые работы позволили сформировать пилотный полигон для последующей отработки цифровых решений. В их числе технология мобильного технического зрения, подразумевающая применение персоналом к асок с видеокамерами для автоматической фиксации работ, проводимых внутри локомотива и на смотровой позиции под ним. Проект достиг поставленных целей.

Ссылки на источники